Daten sind einer der größten Schätze eines Unternehmens – wenn sie ausgewertet werden können. In der Praxis gibt es viele Hürden: Heterogene Quellsysteme, unterschiedliche Speicherformate und Leistungsprobleme beim Verarbeiten großer Datenmengen machen gewinnbringende Analysen oft unmöglich. Die Folge: ein Dschungel aus Exceldateien und viele gebundene Ressourcen in manuellen Prozessen. Mit unserer Data Engineering Expertise helfen wir Ihnen, das Beste aus Ihren Daten herauszuholen.
Ihre Daten, Ihre Vorteile
Solide Basis
Eine einheitliche Datengrundlage verhindert Fehlinterpretationen und ermöglicht Ihnen die Definition eindeutiger KPIs.
Geld und Zeit sparen
Zentrale Speicherung und schnelle Verfügbarkeit verringern Kosten und Erstellungszeiten von Datenanalysen.
Bereit für die Zukunft
Mit einer modernen Dateninfrastruktur ist ihr Unternehmen fit für komplexe Use-Cases und KI.
Qualitätssicherung
Lassen Sie Ihre Daten automatisch prüfen, um fehlerhafte Eingaben und Prozessprobleme frühzeitig aufzudecken.
Blick in die Vergangenheit
Durch Historisierung haben Sie immer alles im Blick, auch wenn Daten in den Quellsystemen nicht mehr vorliegen.
Neue Erkenntnisse
Durch das Verknüpfen vieler Datenquellen gewinnen Sie Einblicke, die in isolierten Systemen nicht möglich sind.
Unsere Dienstleistungen für effektive Datenanalyse in Unternehmen
Unser Team von Experten unterstützt Sie dabei, als datengetriebenes Unternehmen zukunftsfähig zu sein. Je nach Anforderungen helfen wir bei der Entwicklung ihrer bestehenden Lösung oder liefern Ihnen als Komplettpaket die neue Dateninfrastruktur Ihres Unternehmens.
Alles aus einer Hand
Mit unserer Expertise in Data Engineering, Cloud Engineering und DevOps bieten wir Ihnen die gesamte Bandbreite moderner Datenverarbeitung. Egal ob on-premise oder bei Azure, Google oder AWS in der Cloud, wir entwickeln Ihr System nach Ihren Vorstellungen.
Effizient und nachhaltig
Wir setzen auf etablierte Software und Standards. Dadurch profitieren Sie von schneller Umsetzung und einfacher Wartbarkeit. Aber auch in Situationen, in denen Individuallösungen unvermeidbar sind, arbeiten wir mit den gleichen Ansprüchen.
Das Ganze im Blick
Gutes Data Engineering ist mehr als nur das Schreiben von Software. Wir kommunizieren mit Stakeholdern und Datenteams, modellieren Geschäftsobjekte und -prozesse und stellen mit automatisierten Qualitätskontrollen sicher, dass Sie sich auf ihre Daten verlassen können. Der Mehrwert für Ihr Unternehmen steht immer im Fokus.
Data Engineering, Data Science oder Data Analysis?
Die Welt der modernen Datenverarbeitung ist vielfältig. Erfahren Sie mehr darüber, wie die Teildisziplinen zusammenspielen.
So gestalten wir unsere Zusammenarbeit
- 1Ziele definierenWir definieren gemeinsam mit Ihnen die Ziele, die Sie mit Ihren Daten erreichen wollen.
- 2Quellen anbindenWir identifizieren Datenquellen und -strukturen, die für Ihre Ziele relevant sind, und binden diese an.
- 3Daten aufbereitenDie Daten werden bereinigt und in einem effektiven Datenmodell gespeichert.
- 4Ziele umsetzenDashboards und Reports beantworten wichtige Unternehmensfragen.
Unsere Arbeit beginnt damit, dass wir gemeinsam mit Ihnen Ihre Prozesse analysieren und Datenquellen identifizieren, die für Ihre Ziele relevant sind.
Wir sorgen für eine reibungslose Anbindung der Daten, bereiten diese bestmöglich für Analysen auf und unterstützen bei der Erstellung von Dashboards und Reports.
Gerne begleiten wir Sie bei der Umsetzung weiterführender Projekte, die durch die nun zur Verfügung stehenden Daten ermöglicht werden, wie beispielsweise dem Einsatz von maschinellem Lernen.
Dank der Zusammenarbeit mit der Cubicl GmbH konnten wir unser Data Warehouse effizient skalieren und die Datenqualität verbessern. Die professionelle Integration und Nutzung passender Tools ergab einen deutlichen Qualitätssprung unserer Analyseprozesse. Was Cubicl besonders macht ist die Transparenz und die Art der Zusammenarbeit als ein Team. Wir sind mit den Ergebnissen äußerst zufrieden.
Die Technologien hinter unserer Arbeit
Um gemeinsam mit Ihnen die besten Ergebnisse zu erzielen, verfügen unsere Teams über ein vielfältiges Fachwissen und die optimale technologische Ausstattung. Hier sehen Sie eine Übersicht an Tools, Programmiersprachen und Frameworks, die in unseren Projekten oft zum Einsatz kommen.
Airflow
Ein Workflow-Automatisierungstool zur Planung, Überwachung und Verwaltung von Data Pipelines.
Databricks
Eine Analytics-Plattform für Big Data, die Kollaboration und Skalierbarkeit in Data Science-Projekten ermöglicht.
DBT
Ein Daten-Transformationstool, das die Arbeit mit Data Warehouses durch SQL-basierte Modelle vereinfacht.
Django
Ein Python-Webframework, das schnelles Entwickeln von sicheren und skalierbaren Webanwendungen ermöglicht.
Flask
Ein leichtes Python-Webframework für schnelle Entwicklung von Webanwendungen und RESTful APIs.
Tableau
Ein Workflow-Automatisierungstool zur Planung, Überwachung und Verwaltung von Data Pipelines.
AWS
Amazon Web Services bietet Cloud-Infrastruktur und Dienste für skalierbare und zuverlässige Anwendungen.
Azure
Eine Cloud-Computing-Plattform von Microsoft, die eine Vielzahl von Diensten für die Entwicklung, Verwaltung und Bereitstellung von Anwendungen bietet.
Terraform
Eine Infrastruktur-as-Code-Plattform zur Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Ressourcen.